CEEMDAN 小波包联合降噪的优化方法

针对实测隧道爆破振动信号降噪效果不理想的问题,引入多尺度排列熵的概念,用来筛选含噪明显的本征模态分量,并结合SG（savitzky-golay）平滑滤波方法提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解（CEEMDAN）和小波包联合降噪的优化方法,通过信噪比(SNR)、均方根差(RMSE)、相关系数、自相关系数对仿真实验和实测信号处理结果进行对比分析。结果表明,CEEMDAN 小波包联合降噪优化方法提高了信号降噪效果,且有效保留了原始信号中的特征信息,可以应用到类似爆破振动信号的降噪处理中。     

基于傅里叶分解-小波包分析的爆破信号去噪方法

针对由于爆破现场施工环境复杂,爆破振动信号包含大量高频噪声的问题,提出一种基于傅里叶分解(FDM)联合小波包阈值方法的降噪方法.首先,基于傅里叶分解理论将爆破振动信号分解为若干傅里叶固有频带函数(FIBFs);然后,分别计算分解所得模态分量与原始信号的相关系数,使用相关系数法筛选出优势分量,将筛选所得优势模态分量进行重构;最后,利用小波包阈值方法对重构所得信号进一步降噪,得到最终纯净的爆破振动信号.结果表明:引入的新方法兼具傅里叶分解及小波包分析的优点,与现有常用方法相比,傅里叶分解-小波包分析联合降噪方法信噪比(10.3940)最高,均方根差(0.0889)最小,所得时程曲线更为平滑,去噪效果更好,为类似爆破振动信号去噪提供新的途径.     

基于VMD和SVD联合降噪方法的球磨机振动信号随机噪声压制

针对球磨机筒体振动信号中存在大量噪声信号,难以提取其有效信息的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的联合降噪方法。该方法首先利用VMD算法对球磨机振动信号进行分解,得到K个本征模态分量(IMF),其中K值采用瞬时频率均值法确定;然后通过互相关系数法选取大于等于互相关系数阈值的IMF分量,将选出的分量视为敏感模态分量,再利用奇异值分解算法对敏感模态分量进行去噪处理;最后将经过奇异值去噪的敏感模态分量重构,得到最终降噪信号。仿真分析验证该方法的有效性,将该方法运用到实测球磨机筒体振动信号中,结果表明,该方法能够去除磨机筒体信号中的噪声,提高了信号后续分析处理的可靠性。     

基于参数自寻优变分模态分解的信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、噪声强的特点,提出了一种基于参数自寻优变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的信号降噪方法。以模态复合熵作为适应度函数,采用改进粒子群算法进行VMD参数自适应寻优,确定变分模态分解最优模态数K和二次惩罚因子α;基于最优K和α,对原始信号进行VMD分解,得到K个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;利用相关系数筛选法,进行模态分量的有效模态和含噪模态识别,利用小波阈值去噪方法对含噪模态进行去噪处理;将有效模态与去噪后的模态进行重构,实现信号降噪。分别用滚动轴承故障仿真信号和试验信号进行验证,并与EMD降噪方法进行比较,结果表明该方法可有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,有利于滚动轴承故障特征的提取。     

基于CEEMD与自适小波阈值组合降噪在OPAX方法的应用

针对如何从降噪的角度去提高扩展工况传递路径分析(OPAX)方法的分析精度,提出运用互补集合经验模态分解(CEEMD)与自适小波阈值相结合的降噪方法。采用样本熵将分解后信号的本征模态分量划分为噪声、含噪和信号分量。剔除噪声分量,将不同含噪分量的样本熵归一化后作为调参参数并应用于新构造的小波阈值函数,通过含噪情况调整阈值函数来提高降噪效果,并将降噪后的含噪分量跟信号分量一同重构得到完整信号,运用仿真计算验证上述方法能最大程度保留原始信号的完整性。应用到OPAX模型中,对其工况数据(时域振动信号)进行降噪,与其他降噪方法一同对比发动机二阶情况下目标点的计算的合成响应与实测响应,发现CEEMD与自适小波阈值组合降噪改进的OPAX方法吻合程度较高,效果较优。     

基于改进的MEEMD的隧道掘进爆破振动信号去噪优化分析EI北大核心CSCD

爆破振动信号受现场条件限制,多为复杂含噪信号,对降噪方法的性能提出更高要求。为了获得真实振动特征,建立了一种基于改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)的联合去噪方法。首先,将原始信号进行MEEMD分解得到本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)-Hurst指数进行IMF分类;然后,针对含噪IMF分量中的残留噪声,使用最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波进行降噪,达到信号去噪的目的。算法对比结果表明:在仿真试验中,MEEMD-LMS相较互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)等方法表现出更优的降噪性能;在隧道掘进爆破的实例分析中,MEEMD-LMS相较MEEMD对高频噪声的降噪效果更好,低频段频谱更清晰,具备良好的适用性。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于变分模态分解和最大重叠离散小波包变换的齿轮信号去噪方法

针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方法。采用VMD方法将齿轮振动信号分解成一系列不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),对VMD分解过程中影响其精度的主要参数选择方法进行了探究,提出相关参数的选取依据。结合能量熵增量-频域互相关系数准则以剔除分解出的高频噪声和虚假干扰成分;采用MODWPT方法对包含高频噪声的IMF分量进行去噪,以进一步提升信号的去噪效果和性能指标;最后将去噪后高频IMF分量同表征信号自身特征的敏感模态分量重构为去噪信号。通过仿真信号和齿轮断齿故障信号的分析,证明了所提方法的有效性和实用性。     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。     

基于小波包和LMS自适应降噪的柴油机振动诊断

由于柴油机振动信号的特征频带和噪声频带存在重叠现象,利用小波阈值消噪时难以选取合适的小波阈值,针对该问题提出一种基于小波包的LMS自适应滤波降噪方法。该方法将小波包与LMS自适应滤波相结合,首先利用小波包变换对信号进行多层分解,然后以噪声干扰对应尺度上的第一层“细节”分量及最大分解尺度上的逼近分量重构信号,将重构后的信号作为LMS自适应滤波器原始输入信号,再以小波包最大分解尺度上的高频细节信号作为自适应抵消器的参考输入信号,进行LMS自适应滤波降噪处理。仿真计算和工程应用表明,该方法参数设置较少,易于控制,不涉及小波阈值降噪中阈值的选取问题,对比试验信号的分析验证了方法的有效性,将该法应用在柴油机振动诊断中提高了故障识别率。     

改进的局部均值分解法在爆破振动去噪中的应用

为了解决爆破振动信号的处理精度极易受到噪声信号的干扰的问题,在局部均值分解法(LMD)和总体平均局部均值分解法(ELMD)的基础上,提出了利用自适应互补集合局部均值分解方法(CELMDAN)分解原始信号,然后采用小波阈值法对获得的乘积函数(PF)分量进行去噪,提高了爆破振动信号去噪的精度。结果表明CELMDAN-WT方法有效地识别破振动信号中的噪声信号,实现了信号与噪声的分离,具有良好的自适应性,在爆破信号去噪中有良好的效果。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

西石门铁矿爆破振动衰减规律研究

西石门铁矿中二采区与西石门村西片距离较近,最近水平距离仅有190m。中二采区采矿生产爆破作业对西石门村村民的生产、生活造成一定的影响。为了解爆破振动的影响程度,预报爆破振动速度值,在西石门村西片进行了5次爆破振动监测。沿采场至村子的直线方向上从村西到村东布置5个测点,共测得18组有效数据,拟合出西石门村西片区域爆破振动速度预测公式。理论校验分析和实验证明该公式是合理的。     

二代小波包变换在爆破振动信号去噪分析中的应用

在提升算法及小波包变换原理基础上,构造了基于插值细分的小波SGW(6,6);介绍了基于最优提升小波包基分解的阈值去噪算法,将实测爆破振动信号通过二代小波包分解,对小波包系数进行阈值量化,再对阈值处理后的系数进行重构,成功地实现了爆破振动测试信号中的噪声去除。为将二代小波包变换引入到爆破振动效应分析研究领域奠定了基础。     

SCA-VMD在变压器声信号降噪中的应用

针对采集变压器运行声信号时会混入噪声的情况,提出了基于稀疏分量分析-变分模态分解（sparse component analysis-variational modal decomposition,SCA-VMD）分离变压器运行声信号并降噪的方法。基于稀疏特性的欠定盲源分离能够在观测信号数目小于未知源信号数目的情况下实现源信号的有效分离,变分模态分解（VMD）能将一个多分量信号一次性分解为多个单分量信号。以两路观测信号作为输入,利用稀疏分量分析法（SCA）分离得到变压器运行声信号,再利用VMD将分离信号分解为4层本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,通过阈值滤波的方法对高频分量和低频分量进行去噪处理,利用新的IMF分量重构得到去噪信号。仿真试验和实际试验结果表明,该方法能实现对变压器运行声信号的有效分离和去噪处理。